联想集团ISG站上超节点风口：AI每一次回答你，背后是一整柜机器在配合

当你向一个AI应用提问时，答案像是从云端轻轻落下。

但在数据中心，它并不轻盈。一个字、一个词、一次推理，背后是一整柜机器在同时工作：GPU在计算，交换芯片在传输，液冷系统在带走热量，存储系统在喂数据，软件调度在决定任务该流向哪里。

这是大模型时代人与AI对话的真实过程。前台是聊天框，后台是越来越庞大的AI工厂。

过去十几年，企业采购服务器，更像买一排标准化机柜。每台机器配几颗CPU，通过网络相连，按节点、配置和交付周期计价。到了大模型时代，这套规则正在被重写。

OpenAI、微软、谷歌、亚马逊、Meta谈论的，已经不只是服务器，而是AI Factory、机架级系统、超节点。客户要的也不再是几千台标准机器，而是一种新型算力组织单元。

与之相应的，AI竞争从单卡性能转向整柜架构、互联、散热、存储、调度能力。GPU依旧重要，但能否让昂贵的GPU真正跑满，取决于一整套系统是否配合得足够高效。

这正是联想集团ISG站上的新风口。

5月22日，联想集团最新的财报给出了清晰的图景。2025/26财年第四财季，联想集团营收接近1500亿元人民币，同比增长27.1%，创下近20个季度最高增速。全年营收达到5899亿元，同比增长20.3%；调整后净利润同比增长42.1%，增速约为营收增速两倍。

更重要的变化发生在ISG。

第四财季，联想基础设施方案业务集团ISG营收达到390亿元人民币，同比增长37%，创历史新高，并如期实现扭亏。运营利润和利润率也刷新业务开展以来的纪录。全年ISG营收超过1360亿元人民币，同比增长32%，成功实现全年盈利。

这不是一次普通的扭亏为盈。过去，资本市场看联想集团，首先看PC周期。PC带来稳定现金流，也带来估值天花板。ISG收入增长快，但如果长期徘徊在盈亏线附近，会被视为消耗利润的业务。

现在，情况逆转，ISG第一次真正站到了利润叙事的中心。

手握1400亿元AI服务器储备订单

5月22日，联想集团董事长兼CEO杨元庆在业绩发布会上表示，联想交出的是历史上最好的第四季度，三个业务集团都取得双位数收入增长。他特别提到，ISG在实现37%高速增长的同时，大幅改善盈利，利润首次超过2亿美元，运营利润和利润率双双创下历史最好成绩。

CFO郑孝明补充，新财年，公司有信心让ISG每个季度都有很大的收入增长。

所谓拐点，含义不只是赚到钱，它意味着联想ISG过去多年的耐心投入，开始被AI基础设施周期重新定价。

ISG的前身可以追溯到2014年联想收购IBM x86服务器业务。2021年，联想把企业级硬件业务独立为基础设施方案业务集团，杨元庆曾把它定位为PC之外的第二增长引擎。

但这条路真的不轻松。传统服务器市场高度标准化，毛利率不算丰厚。客户结构、供应链、产品组合和服务能力，都需要时间补齐。ISG曾长时间在盈亏线附近徘徊，大模型改变了一切。

AI服务器不是传统服务器的简单升级，而是算力、存储、网络、散热、运维能力的综合比拼。联想在服务器、超算、液冷、企业客户上的积累，遇到一个更大、更适合的舞台。

超节点与机遇

联想第四财季AI服务器收入继续刷新历史纪录；全年AI服务器收入同比增长50%，并形成超过1400亿元人民币订单储备。分析师会议上，公司披露的AI储备订单口径为210亿美元，背后是数千家新老客户。

订单储备的意义在于，ISG增长不再只是某个季度的爆发，而是有了更高可见度。这也解释了为什么联想要反复强调超节点、AI工厂、混合式AI。

在传统服务器时代，客户关心的是单台机器配置、价格、交付周期。到了AI时代，客户真正关心的是一整套系统能不能稳定跑起来，能不能提高GPU利用率，能不能把每个Token的成本降下来。

AI每一次回答你的问题，背后不是某一颗芯片孤军奋战，而是一整柜机器在配合。一台机柜里，计算、互联、供电、散热、存储、运维必须一起设计。任何一个环节短板，都会拖累整体效率。

超节点为什么给系统厂商带来机会？因为复杂度上去了。

单芯片功耗提高后，风冷越来越难以承受。高密度AI机柜对液冷、供电、布线和运维提出全新要求。客户需要的不再是标准化硬件买卖，而是一整套能部署、能调试、能运维、能持续优化的系统工程。

谁具备架构设计、热管理、供应链整合和大规模交付能力，谁就有机会在超节点时代拿到更高价值量。这正是联想ISG的机会。

联想不是只卖一台服务器。它有全球制造网络，有服务器和存储产品线，有第七代Neptune海神液冷技术，也有面向企业客户的服务能力。它正在把这些能力放进AI基础设施的叙事里。

今年1月，联想集团与英伟达推出Lenovo AI Cloud Gigafactory。3月GTC期间，联想又宣布与英伟达扩展Hybrid AI Advantage，从设备、边缘、数据中心延伸到千兆瓦级AI云部署。

5月22日，在投资者业绩会上，联想集团管理层提到，公司围绕AI推理和优化Token，完成了Think系列历史上最大规模的产品线刷新；同时依托HPC和超级计算经验，以及第七代Neptune液冷技术，推动NVIDIA Vera Rubin、AMD Helios等产品同步上市，形成覆盖边缘、数据中心到云端的AI产品矩阵。

这背后有一个重要变化：AI基础设施正在从训练走向推理。

全球资源本地交付

对话媒体时，杨元庆做出判断，现在大约70%-80%的AI基础设施、GPU和服务器用于训练，只有20%-30%用于推理。但未来可能反过来，70%用于推理，30%用于训练。更关键的是，这并不意味着训练需求会减少，训练基础设施仍会继续增长。

这句话很关键：如果说过去两年AI服务器需求主要来自大模型训练，那未来几年，推理需求会把AI基础设施带入更广泛、更分散、更长周期的市场。云厂商仍然重要，但各种规模的企业、Neocloud客户会加入进来。

联想集团已经在调整客户结构。杨元庆提到，仅靠原来的大型云服务商已经不能满足AI基础设施需求，很多Neocloud客户增长更快。联想正从第一层超大规模云厂商，迅速转向第二层级的Neocloud客户。

这类客户既不同于传统企业，也不同于超大规模云厂商。它们需要定制产品，又要求强制造能力和快速交付。杨元庆把联想的模式称为ODM+，核心是自主制造、全球覆盖制造基地，以及全球资源、本地交付。

这是一种介于传统OEM和ODM之间的打法。它既要有制造效率，也要有方案能力。既要能大规模交付，也要能定制化服务。ISG的增长不是单纯靠规模堆出来的，客户结构、产品组合和运营效率，都在一起变化。

这就带来了估值问题的讨论。过去，服务器厂商容易被看作低毛利硬件装配商；现在，机架级系统、液冷、交付速度、全生命周期服务和存储能力，正在把系统厂商推向更高价值位置。

重构估值叙事

同行已经给出参照。Dell在最新财年披露，全年获得超过640亿美元AI优化服务器订单，交付超过250亿美元，并以430亿美元AI服务器订单储备进入新财年。HPE也披露约50亿美元AI backlog。

相比之下，联想超过1400亿元人民币的AI服务器订单储备，或者按分析师会口径210亿美元AI pipeline，虽然与Dell backlog不是完全相同口径，但已经足以说明联想进入了全球AI基础设施一线厂商的竞争序列。

联想的AI服务器订单储备，体量介于戴尔与HPE之间。资本市场对戴尔等的估值，建立在AI服务器=纯增量的逻辑上；联想ISG曾长期被视作PC公司的附属业务，估值锚定在传统服务器的低毛利结构中。如今ISG扭亏，意味着这条估值锚已经过时。

这会改变联想的估值叙事，更重要的是，联想正在补齐高端存储这块拼图。

4月初，联想完成对高端企业存储公司Infinidat的收购。Infinidat服务金融、医疗、电信和公共部门等关键负载，核心能力包括InfiniBox和InfuzeOS操作系统。分析师会上，联想管理层称，这项收购将把Infinidat的高性能存储IP融入混合AI优势层，填补现有中端存储产品线的能力短板，并帮助联想覆盖高达85%的整体市场，对应380亿美元潜在市场规模。

AI基础设施不只需要算力。训练和推理都需要高性能、高可靠性的数据底座。没有存储，GPU会等待数据；没有网络，超节点会被通信拖慢；没有液冷，整柜算力跑不满。Infinidat补上的，正是高端存储和关键任务数据管理能力。

算力、网络、存储、液冷、服务，这几个要素放在一起，联想ISG真正从服务器供应商，向AI基础设施集成商演变。

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